一种基于闭环优化的新型鲁棒预测控制方法

针对带约束的凸多面体线性不确定模型，提出了一种新型鲁棒预测控制方法，它采用离散化的不确定模型构造最小－最大优化控制问题，并在其中直接引入状态反馈机制，与其他最小－最大预测控制方法相比，这种方法等效于增加了控制序列的长度，为优化问题增加了更多的自由度，从而扩大了可行域，作为最小化目标的是离散化不确定系统在整个预测时域上二次型成本函数的最大值，而不是各预测阶段应成本项的上界之和，从而减少了与最小－最大优化相关的方程个数，有利于降低计算复杂性，文中进一步证明了不确定系统的闭环稳定性取决于优化问题在初始时刻的可行性，并将优化问题转化为线性矩阵不等式形式。最后，以数值仿赵例子验证了方法的有效性。     

输入有界线性离散系统可控区域的一种有效算法

针对输入有界的离散时间线性定常系统，利用凸多面体集合的几何特性，求解与有限步可控区域相联系的凸多面体集合的边界超平面法向量，进而得到有限步可控区域的精确表示，计算实践表明，与求解可控区域的传统方法相比，该方法具有更高的计算效率，且当有限步可控区域对应较多的步数时，该方法在计算效率上的优势更加显著．还结合最小时间控制问题和镇定问题，说明用该方法得到的有限步可控区域的精确描述，能够为解决约束系统的控制问题提供重要依据。     

用切比雪夫图像矩描述图像

提出一种新的图像矩———切比雪夫图像矩,给出了图像矩的定义,研究了图像矩的描述性能,重建了原图像,给出了实验结果.     

用雅可比-傅里叶矩进行图像描述

提出了雅可比—傅里叶矩,它是用雅可比多项式作为径向函数,用傅里叶因子作为角向函数构造而成的,是广义正交傅里叶—梅林矩。经过归一化处理后的雅克比—傅立叶矩具有平移、尺度、旋转、灰度多畸不变性。从归一化图像重建误差、噪声灵敏度等方面对雅可比—傅里叶矩的图像描述能力进行了研究,结果显示雅可比—傅里叶矩在各种参量选择的情况下,具有良好的图像描述和抗噪声能力,是一个优良的图像特征。以前的研究多为单纯构建某一个函数,而现在将其扩展为构建一个函数族,开阔了矩描述量的研究视野。     

Cell image recognition with radial harmonic Fourier moments

Various types of moments have been utilized to recognize image patterns in a number of applications. Multi-distortion invariant－radial harmonic Fourier moments were investigated in the recognition of cell smear images. Image recognition experiments showed that radial harmonic Fourier moments are not only highly concentrated image features but also have a good property of antidistortion and antinoise. They may be used in fast and accurate automatic cell recognition.     

基于视觉的并联机器人智能分拣系统设计与实现

针对传统工业机器人无法满足复杂分拣环境下作业要求的问题,设计基于视觉的并联机器人智能分拣系统.以Delta并联机器人、CMOS相机为硬件基础,运用固定阈值和轮廓提取等方法对图像进行预处理,求解出所观察目标的空间位姿,通过Hu矩匹配法对工件进行识别匹配,提高并联机器人对环境的认知能力和智能性.系统测试结果表明,该控制系统...